内容説明
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身近なデータをPythonで分析できるようになるための知識を、最短コースで身に付けられる本です。Pythonのホントの基本から、データ分析に必要なPythonライブラリの使い方、データ分析の実践例までを一気に学べます。プログラミングの経験がない方もこの1冊を読めば、実際のデータ分析を始められます。
ベストセラーの「最短コースでわかる ディープラーニングの数学」「Pythonで儲かるAIをつくる」などを執筆した著者が送るデータ分析＆AI書籍の第4弾。いつもの平易な解説で、初学者も安心して学べます。
本書は次のような方に最適です。
（1）プログラミング言語自体を知らないが、データ分析のためにこれから勉強したいという方
（2）Pythonのプログラミングは理解しているが、pandasなどの分析用ライブラリがわからないのでAI書籍の実習コードが読めない方
（3）データ分析の全体像がつかめず、いざデータ分析をしようとすると、どこから手を付けていいかわからない方
実際にデータ分析ができるようになるには、さらに「洞察の導出」という難しいタスクがあります。このタスクは内容が抽象的なだけに、なかなか体系的には学べません。そこで本書では「この業務要件でこのデータを分析した場合、こんな洞察が得られる」という話をたくさん入れ込みました。このような具体例を通して、自分自身のテーマに対して洞察を導くためのヒントが得られます。
本書を読了した方は、プログラミングとデータ分析という必須スキルを身に付けられ、ニーズの高いDX人材のど真ん中に位置できます。
目次
1章 Pythonプログラミング入門
Google Colabの基本操作、変数、データ型、 条件分岐、関数とメソッド、リストとループ処理、タプルと辞書、関数定義、やや高度なループ処理
2章 データ分析ライブラリ入門編
ライブラリ入門、NumPy入門、Matplotlib入門、pandas入門
3章 データ分析ライブラリ中級編
pandas活用、データ読み込み、確認・加工（前処理）、集計、可視化、検索・結合、日付データの処理
4章 データ分析実践編
公開データセットから知見を導出、相関関係と因果関係の違い、仮説と検証
